Sistema De Recomendação

Esse artigo é sobre a análise do ALS implementado no TensorFlow. O ALS é um método para fatoração de matriz usado como algoritmo de Collaborative Filtering em Sistemas de Recomendação. A análise consiste no treinamento e tuning desse algoritmo e a avaliação do erro final. Para comparação, o mesmo algoritmo é implementado com o Spark. A metodologia usada tem características peculiares de como a Recomendação e o ALS funcionam. O resultado mostra que o Spark tem performance melhor que o TensorFlow no erro final.

Esse tutorial é sobre otimização de parâmetros em modelos de machine learning. Para esse tutorial, a ferramenta utilizada é o MOE, Metric Optimization Engine, desenvolvido pelo Yelp que implementa o algoritmo de busca usando Gaussian Process. O algoritmo escolhido para ter os parâmetros otimizados é o Collaborative Filtering baseado na fatoração da matriz de preferências. De forma genérica, esse é um processo que pode ser facilmente adaptado para outros algoritmos e permite sistematizar a árdua tarefa de escolher os melhores parâmetros para um modelo.